数据科学与人工智能硕士

数据科学与人工智能硕士课程​ 在查尔默斯

随着数字革命，数据科学和人工智能（AI）已经成为我们生活和整个社会的重要组成部分。此外，用于处理大规模数据和机器学习的新兴技术正在创造大量机会，自动化决策正在成为现实。各地都对熟练的数据科学家和人工智能工程师有很高的需求。有了坚实的机器学习基础，你将有广泛的职业机会。

数据科学是一个高度交叉的领域，涉及如何从数据中提取有用的知识，以加深理解和决策支持。它基于统计学和机器学习方法的混合，以及处理大规模数据的计算技术和算法。应用领域的示例包括生物学和其他科学、医疗保健、商业、金融和各种互联网数据。计算方法包括收集和处理大规模数据的算法、贝叶斯建模等统计方法，以及深度神经网络等机器学习技术。

人工智能是关于构建智能系统的，由于大规模数据机器学习的最新进展，人工智能目前是一个迅速发展的领域，机器学习使计算机能够在不显式编程的情况下执行复杂任务。这种方法的成功例子包括机器翻译、计算机视觉、游戏和自动驾驶汽车。

通过使用大规模数据和机器学习，数据科学和人工智能领域紧密相连。它们在应用中也相互关联，因为通常首先收集和分析数据以更好地理解问题，然后构建用于决策支持和自主决策的算法和系统。因此，随着广泛领域对先进信息系统和计算机应用的需求增加，数据科学和人工智能正在成为软件开发的必要组成部分。

该方案的总体目标是培养工程师，他们能够在处理和分析不同类型的数据方面承担各种挑战，能够在复杂的数据密集型和人工智能相关应用中使用和开发软件。这需要很好地理解理论和实践，包括现有和发展中技术的可能性和局限性，以及如何在各种情况下负责任地应用这些技术。

该课程将为机器学习、统计和优化奠定坚实的基础，深入了解从大型复杂数据集中提取信息所用的数学建模技术，以及处理此类数据的计算技能和算法。您还将熟悉数据科学和人工智能中的一系列常见问题，这些问题可以通过这些技术解决。

通过在课程中结合理论和实践，您将了解某些模型和算法的工作方式和原因，并能够识别其可能性和局限性。您将能够处理特定问题域中的实际问题，将现有方法和新方法结合起来，以创建有效的解决方案。你将能够在这些快速发展的领域中不断学习，与特定问题领域的专家和非专家交流，并负责任地应用这些技术。您还将获得洞察力，能够理解和影响数据科学和人工智能在社会中的作用。

涵盖的主题

人工智能、人工智能系统设计和随机过程 是数据科学和人工智能硕士课程的基本领域。 课程中包含的课程 plan处理机器学习、数据库和算法等主题。

职业

对在数据科学和人工智能方面有坚实基础的工程师有着巨大的需求，随着计算能力和可用数据量的快速增长，需求只会继续增长。该课程将为许多不同应用领域带来广泛的职业机会，例如几乎所有其他工程学科，以及医学和金融领域。你将有充分的条件在工业或政府部门从事职业，并有进一步的博士研究和学术生涯。

任何从事数据分析和/或计算工具开发的组织，无论是作为其实际最终产品还是作为进一步改进内部工作的手段，都需要数据科学家和人工智能工程师。此类过程通常是迭代的，每个步骤都需要数据科学和AI工程技能：

• 数据管理：收集、清理、转换和存储数据
• 数据分析：确定大数据集中的趋势、模式和关系。
• 工具开发：使用、开发和改进智能计算机算法和工具，使其具有健壮性、灵活性和可扩展性
• 机器学习：培训和测试有关干净数据的工具和应用程序
• 沟通：解释、可视化和沟通数据分析的基本发现
• 决策：支持和改进决策过程

研究

Chalmers在许多数据科学和人工智能子领域拥有著名的专业知识，包括机器学习、生物信息学、图像分析和计算机视觉、自然语言处理、数据库、大规模算法和优化、随机建模、贝叶斯和空间统计。哥德堡地区包括许多在这些领域开展广泛活动的公司。查尔默斯AI和瑞典国家AI也有重大举措，为未来创造更多机会。

除了计算机科学与工程系和数学科学系之外，还有几个系提供数据科学和/或人工智能应用于其特定子域的课程。包括空间、地球与环境、物理、生命科学、电气工程、化学与化学工程、微技术与纳米科学、技术管理与经济等部门。

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